Постклик анализ. Дмитрий Малявкин.

Секция “Аудитория поисковых систем и исследования” конференции “Поисковая оптимизация и продвижение сайтов в интернете” началась с доклада Дмитрия Малявкина, директора по маркетингу “Артон”. Доклад был посвящен постклик-анализу, выявлению слабых мест и ошибок в поисковой оптимизации с использованием интернет-статистики.

Большая проблема на сегодняшний день - ошибки в проектировании сайта. Понимание аудитории сайта, концепции дает возможность сделать выбор инструментов для коммуницирования с этой аудитории. Правильное поведение при возможных ошибках в проектировании - это аналитика. Использование интернет-статистики позволяет выявить слабые места. При этом, анализ мы начинаем с части “поисковика”.

Такими ошибками могут быть неприятный сниппет или не целевая аудитория конкретного запроса. В таком случае даже при наличии сайта в поисковой выдаче - человек либо не переходит на сайт, либо заходит и, не идя в глубь сайта, сразу уходит. Здесь, конечно, следует отметить, что есть справочные запросы, которые при переходе на сайт с поисковой системы - дают ответ на вопрос пользователя - и у них нет необходимости в дальнейшем изучении сайта. Пример: Продажа квартир документы vs продажа квартир - пути по сайту будут совершенно разные. Если запрос справочный - не стоит волноваться, что люди не идут вглубь сайта.

Есть запросы обобщающие. Например, “недвижимость” - несколько сегментов пользователей имеют разные цели и поэтому не всегда ответ на такой запрос удовлетворит пользователя и эта аудитория будет целевой.

Оценивать наличие целевой аудитории в запросе желательно наличие положительного опыта от работы сайта. То есть сайт работает, мы об этом знаем. Например, можно попробовать контекстную рекламу и проанализировать результат. Порой, контекст даже дает лучший результат, чем поисковое продвижение.

Причина - географические фокусировки, назначаемые страницы входа. Оптимизация - это танцы с бубном, причем отложенные во времени. Она не столь очевидна. Следовательно, если вы хотите проанализировать работу сайта - начните с контекстной рекламы – посмотрите, как ведет себя пользователь, как он реагирует.

Точка входа работает тогда, когда страница соответствует ожиданиям, можно предположить, что желаемое есть на других страницах, если есть в наличии неожиданная и привлекательная информация. Если на какой-то странице по какому то запросу вы видите какие-то проблемы - следует ориентироваться на эти три фактора.

Изучая точку входа (меньшую по статистики) - следует смотреть наличие перехода на эту страницу и сессии с одним хитом. Далее, вносим коррекции - справочная-целевая ли страница, навигационная-сквозная ли она. Мы рассматриваем страницу с двух точек зрения: понятна ли идея, которую вы хотели донести (акценты, оформление, поднятие сути “повыше”; заметно (главные идеи должны быть видны), интересно ли (если пользователь употребил информацию, как он будет поступать дальше). Вторая точка зрения - как (как должен поступить пользователь).

С помощью интернет-статистики проаудиторовать сайт нельзя. Это лишь малая часть, инструмент. С помощью интернет-статистики можно понять проблемные точки на сайте.

Сайт не однородный.

Разные сегменты аудитории предполагают разные приоритеты в работе, разные стратегии и инструменты, разные метрики для анализа. Поэтому анализируя сайт, мы его делим на некие сегменты и их нельзя мерить в “одних и тех же попугаях”. Выбирается некий набор характеристик пользователей (группы, география, поведение). Дальше, эти критерии пересекаются друг с другом - формируем матрицу. В итогах пересечения появляются очевидные вещи - какие сегменты где могут испортить статистику, какие сегменты следует рассматривать как качественные.

Страница контактов - как пример - на нее ходит очень большое число нецелевой аудитории. Если вы видите, что она замусоривается, имеет смысл не использовать ее как целевую в анализе. Высокая глубина просмотра - включает в себя много разнородных сегментов аудитории. Аудитория с повторными визитами - много нецелевых регионов, соискатели вакансий.

Таким образом, мы получаем отфильтрованный список - аудитория и ее отклонения - что им, посетителям, реально на сайте интересно. Определяем какие участки не являются эффективными. Далее, мы можем заняться моделированием.

Мы задаем себе вопросы:

- а как аудитория должна себя вести

- а почему так мало

- а как сделать больше и лучше.

Результатом этих действий мы можем исправить ошибки.

Вопрос из зала - аудитория с большой глубиной просмотра не является качественной?

Ответ - нет, дело не в том, а в том, что она не всегда является целевой. Часто, допустим, партнеры или соискатели анализа являются очень дотошными пользователями, они очень серьезно просматривают страницы - и фактически очень портят статистику.

Вопрос из аудитории: как вы определяете конкретно, какая аудитория, зачем приходит?

Ответ - это становится очень понятным при просмотре матрицы, о которой я говорил. Просто очень часто при хорошем представлении информации - ответы на многие вопросы просто становятся очевидными.

Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий